Penerapan Algoritma Fuzzy C Means untuk Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi
DOI:
https://doi.org/10.25126/jtiik.201852605Kata Kunci:
Clustering, Data Mining, Fuzzy C Means, Koperasi, Simpanan Wajib, Partition CoefficientAbstrak
Koperasi mempunyai peranan penting bagi perekonomian Indonesia. Perkembangan koperasi di Indonesia saat ini cukup pesat, pada data Badan Pusat Stastitik 3 tahun terakhir yang di-update pada tanggal 20 Juni 2016 sementara menyebutkan jumlah koperasi aktif di Indonesia pada tahun 2015 sebanyak 150.223. Pusat Koperasi Unit Desa (PUSKUD) Provinsi Riau merupakan salah satu jenis koperasi sekunder dalam bidang pertanian. Koperasi ini menjadi salah satu penunjang perekonomian rakyat. Proses yang berjalan antara PUSKUD dan anggota adalah pengelolaan sisa hasil usaha (SHU) dan dalam permodalan. Permasalahan yang terjadi adalah partisipasi aktif dari anggota koperasi untuk menunaikan kewajiban masih kurang dari yang diharapkan. Untuk membantu mengatasi permasalahan tersebut, perlu dibentuk suatu pengelompokan Anggota PUSKUD berdasarkan Kabupaten/ Kota domisili dalam pembayaran Simpanan Wajib. Metode yang digunakan adalah Data Mining Clustering dengan algoritma Fuzzy C Means. Dari hasil pengklusteran, pada tahap akhir analisis diketahui, Terdapat 75 anggota yang tersebar pada wilayah Kabupaten/ Kota Rokan Hulu, Kampar, Indragiri Hulu dan Indragiri Hilir serta terdaftar pada tahun 80-an yang perlu untuk ditinjau kembali. Hasil Pengujian Nilai Validitas PC, didapatkan sebesar 0,323732, dengan demikian kualitas Cluster masih jauh untuk mencapai kata optimal.
Kata kunci: Clustering, Data Mining, Fuzzy C Means, Koperasi, Simpanan Wajib, Partition Coefficient
Abstract
Cooperatives have an important role for the Indonesian economy. The development of cooperatives in Indonesia is currently quite rapid, On the data from Badan Pusat Statistik (BPS) of the last 3 years updated on June 20, 2016 While mentioning the number of active cooperatives in Indonesia in 2015 as much as 150,223. Pusat Koperasi Unit Desa (PUSKUD) Provinsi Riau is one of the secondary cooperative in agriculture. This cooperative became one of the supporting people's economy. The process that runs between PUSKUD dan members is the management of the remaining results of the business and the capital. The problem that occurs is the use of members of the cooperative to fulfill the obligations is still less than expected. To help overcome these problems, it is necessary to form a grouping of PUSKUD Members by Regency / City domicile in the payment of Mandatory Deposits. The method used is Data Mining Clustering with Fuzzy C Means algorithm. From the results of the clustering, at the final stage of the analysis is known, There are 75 members scattered in the District / City of Rokan Hulu, Kampar, Indragiri Hulu dan Indragiri Hilir dan registered in the 80s that need to be reviewed. Test Result Validity Value of Partition Coefficient, obtained for 0,323732, thus the quality of Cluster is still far to achieve optimal.
Keywords: Clustering, Cooperative, Data Mining, Fuzzy C Means, Mandatory Deposit, Partition Coefficient
Unduhan
Referensi
ABDULLAH, USMAN., & EFENDI, M. Sistem Klasifikasi Kualitas Kopra Berdasarkan Warna dan Tekstur Menggunakan Metode Nearest Mean Classifier (NMC) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK). Vol. 4, No. 4, 2017
FERYANTO, A. 2011. Koperasi dan Perannya dalam Perekonomian. Klaten : Saka Mitra Kompetensi, hlm 13-15
HAQIQI, B. N & KURNIAWAN, R. Analisis Perbdaningan Metode Fuzzy C-Means Dan Subtractive Fuzzy C-Means. Media Statistika, [S.l.], v. 8, n. 2, p. 59-67, dec. 2015. ISSN 2477-0647
JINDAL, K., SHARMA, M., & SHARMA, DR. B. K. Data Mining to support Decision Process in Decision Support System. International Journal of Emerging Technology dan Advanced Engineering. Volume 4, Special Issue 1, 2014
KUSHRINI & LUTHFI, E. T. 2009. Algoritma Data Mining.Yogyakarta : Dani
NUGRAHA, MITA, J. A,. & YUPIE, K,. Data Mining dengan Metode Clustering untuk Pengolahan Informasi Persediaan Obat pada Puskesmas Pdananaran Semarang. Semarang : Universitas Dian Nuswantoro 2014
RAJAGOPAL, S. Customer Data Clustering Using Data Mining Technique. International Journal of Database Management Systems ( IJDMS ) Vol.3, No.4, November 2011
RUSDIANTO.2010. Akuntansi Koperasi. Jakarta : Erlangga
SAHU,H., SHARMA, S. & GONDHALAKAR, S. A Brief Overview on Data Mining Survey. International Journal of Computer Technology dan Electronics Engineering (IJCTEE) Volume 1, Issue 3. 2012
SANTOSA, M. W. Penerapan Data Mining Klustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means pada Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam dan Kredit pada Graha Mdaniri Tegal. Dokumen Karya Ilmiah. Tugas Akhir. TIF.2015
SHARMA, M., & BORANA, K. Clustering in Data Mining : A Brief Review. International Journal Of Core Engineering & Management (IJCEM) Volume 1, Issue 5, August 2014
SUMANTO & WAHONO, R. S. Penerapan Fuzzy C-Means dalam Pemilihan Peminatan Tugas Akhir Mahasiswa. Seminar Nasional Inovasi Teknologi Vol 1 No 1. 2011
SUSKANIAH, R. LCA,. JONATHAN, R., & LAU, E. A.Pengaruh Simpanan Pokok dan Simpanan Wajib terhadap Sisa Hasil Usaha pada Koperasi Mitra Sejahtera Samarinda. Jurnal Ekonomia. Vol 4, No. 3 2015
TAN, P. N.,STEINBACH, M., & KUMAR, V. 2006. Introduction to Data Mining. Boston: Pearson Education
UBAIDILLAH. Peranan Volume Usaha dalam Mencapai Keberhasilan Koperasi.Jurnal Khasanah Ilmu. Vol 7 No.1 2016
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Artikel ini berlisensi Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
Penulis yang menerbitkan di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama naskah secara simultan dengan lisensi di bawah Creative Common Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang mengizinkan orang lain untuk berbagi pekerjaan dengan sebuah pernyataan kepenulisan pekerjaan dan penerbitan awal di jurnal ini.
- Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).
